一种泥页岩层系岩相划分方法

泥页岩层系中成分复杂,岩相划分方案不统一。通过岩心观察、显微镜下鉴定、全岩分析及有机地化数据分析,采用岩心宏观构造、有机质含量和岩石类型相结合的方法,以"四组分三端元"分类为原则,建立一种泥页岩层系岩相综合划分方案。结果表明:该分类方案引入有机质组分的含量,体现了泥页岩层系的构造特征、混积特征及其实用性,在苏北盆地阜二段泥页岩层系岩相划分研究中得以有效应用,可以为后续泥页岩储集空间研究、测井岩相识别和储层可改造性评价奠定基础。     

基于改进损失函数的实体类别平衡优化算法

针对自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)任务中,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)存在实体类别样本不平衡的问题,提出一种基于改进损失函数的实体类别平衡优化算法。新算法是对神经网络模型中的损失函数进行优化处理,通过分析命名实体识别数据特点,在平衡正负样本的基础上引入平滑系数和权重系数,保证模型在梯度传递的过程更关注于实体类别较少和带有嵌套的难识别样本,同时减少对样本数较多的、易识别样本的关注。利用公共数据集ACE05、MSRA进行实验对比,结果表明改进的损失函数在数据集ACE05和MSRA上,F1值分别提高1.53%和0.91%。上述结果表明改进的损失函数能够较好地缓解实体中正负难易样本的不平衡。     

基于BERT的数控机床故障领域命名实体识别

针对数控机床(computer numerical control,CNC)故障领域命名实体识别方法中存在实体规范不足及有效实体识别模型缺乏等问题,制定了领域内实体标注策略,提出了一种基于双向转换编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)的数控机床故障领域命名实体识别方法。采用BERT编码层预训练,将生成向量输入到双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)交互层以提取上下文特征,最终通过条件随机域(conditional random field,CRF)推理层输出预测标签。实验结果表明,BERT-BiLSTM-CRF模型在数控机床故障领域更具优势,与现有模型相比,F1值提升大于1.85%。     

工控软件中实时数据的传输

实时数据的传输，尤其是在网络上传输，是工控软件系统中的一个重要方面．Ｗｉｎｄｏｗｓ网络操作系统提供了几种不同的信息交换方式，例如网络ＤＤＥ、ＷｉｎｄｏｗｓＳｏｃｋｅｔｓ和管道等，但有些方法在运行于目前流行的Ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境下的３２位应用程序中实现有相当的难度．本文介绍在Ｗｉｎｄｏｗｓ９５环境下３２位应用程序可以使用的网络ＤＤＥ、ＷｉｎｄｏｗｓＳｏｃｋｅｔｓ和管道等方式的实现方法，并比较这几种方法的特点．     

基于实体与实体关系的智能人才推荐系统研究

为消除毕业生就业难与用人单位招聘难之间的鸿沟,提高人才推荐系统的效能,真正实现人才推荐系统的实时化和自动化,提出并实现了基于实体与实体关系自动提取和数据挖掘的智能人才推荐系统.该系统不仅极大地提高了信息共享的实时化和自动化,而且解决了人才推荐和人才接受单位之间的矛盾,完成了人才资源的优化配置.     

在线医疗文本中的实体识别研究

针对在线医疗文本, 设计考虑医疗领域特性的识别特征, 并在自建数据集上进行实体识别实验。针对常见的5 类疾病: 胃炎、肺癌、哮喘、高血压和糖尿病, 采用近年来较先进的机器学习模型条件随机场, 进行训练和测试, 抽取目标实体包括疾病、症状、药品、治疗方法和检查5类。通过采用逐一添加特征的实验方式, 验证所提特征的有效性, 取得总体上81.26%的准确率和60.18%的召回率, 随后对识别特征给出进一步分析。     

基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现

当前的旅游咨询服务还只是为用户提供自主网络搜索返回的碎片化信息,尚未能将地方特色文化智能反馈给用户。针对此实际情况,本研究基于广西民族文化旅游知识图谱,对广西民族文化旅游问答系统的关键技术加以研究,并设计相应的问答系统,在解决实际需求的同时,尝试提高用户咨询体验满意度。根据问答系统（Question Answering System,QA）结构,本研究设计并实现了基于BERT的命名实体识别模块（BERT based Entity_identification Model,BEiM）,基于模版的关系抽取模块（Template based Relationship_extraction Module,TReM）和基于知识图谱的匹配推理模块（Knowledge Graph based Matching Module,KGMM）。在上述关键技术基础上,实现了广西文化旅游问答系统,并给出相关实验测试和应用效果。本研究构建的知识问答系统能够帮助游客高效地找到当地旅游的相关知识,提高游客自助服务的效率。对于人工智能助力广西旅游业的发展而言,本研究无疑是一项具有重要意义的工作。     

基于CSGAN的多模型融合蒙汉神经机器翻译研究

由于低资源语料稀少而导致的语义捕获不充分现象已成为影响机器翻译质量的主要因素.为此,该文在预处理的基础上利用CNN和门控机制来改进Transformer模型,通过对抗训练的方式来引导模型参数的优化,同时通过加入命名实体识别来提高模型对实体的翻译性能.此外,通过多模型融合的方式将来自多个机器翻译的输出经过改进、重组、合并转变为一个单一的改进的翻译结果.通过3组对比实验表明,该方法优于基准方法.     

NDN中基于神经网络的兴趣洪泛攻击综合防御方案

命名数据网络(named data networking, NDN)中的请求-应答通信模式及有状态的转发滋生了新的分布式拒绝服务(distributed denial of service, DDoS)攻击方式—兴趣洪泛攻击(interest flooding attack, IFA)。IFA是NDN中主要的拒绝服务威胁,虽然IFA防御方案被广泛研究,但目前缺乏系统的解决方案。针对这一问题,基于粒子群优化的后向传播神经网络算法提出一种新的IFA检测方法,并结合基于基尼不纯度的恶意前缀识别方法和兴趣包回溯方法来缓解攻击危害,形成一种综合的防御方案。通过ndnSIM仿真实验证明,提出的方案不仅可以准确检测和有效防御IFA攻击,而且解决了基于窗口检测方案无法检测连续攻击的问题。     

基于命名实体的Web新闻文本分类方法

文章对Web新闻领域的文本自动分类问题进行了研究,提出一种基于新闻实体要素的分类方法;在应用空间向量模型的基础上,充分考虑命名实体对Web新闻文本分类的特殊作用,并进行了实验.实验结果表明,以新闻实体要素为特征的文本分类系统可得到较高的分类精度,该方法具有一定的实用价值.